기계 학습 및 응용 데이터 과학을 사용하여 사이버 보안을 개선하는 방법
게시 됨: 2021-05-26기계 학습과 데이터 과학은 기술 영역에 중대한 변화를 가져왔습니다. 현재 사이버 범죄자는 인공 지능과 같은 정교한 기술을 사용하여 사이버 공격을 시작합니다. 데이터 과학은 이러한 변경 사항을 모니터링할 수 있지만 효과적이려면 머신 러닝이 필요합니다. 현재 사이버 보안 환경에서 위협을 적절하게 탐지하고 제거하려면 공격이 발생한 방식과 악성 소프트웨어 패턴을 이해하는 것이 중요합니다.
머신 러닝은 다양한 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다. 마찬가지로 데이터 과학은 기계 학습 기술과 함께 작동하여 다양한 소프트웨어 패턴을 조사하고 조직을 위험에 노출시키는 패턴을 결정합니다.
기계 학습 및 데이터 과학 정의
사이버 보안을 처음 접하는 경우 이러한 용어 및 기타 사이버 보안 용어의 의미를 이해해야 합니다. 머신 러닝은 인공 지능을 사용하여 샘플링된 데이터에서 학습하는 것을 포함합니다. 반면에 데이터 과학은 기계 학습 도구를 사용하여 원시 데이터 기능을 해석하고 개선합니다. 머신 러닝과 응용 데이터 과학의 결합된 기능은 현재 음성 인식 앱, 전염병 추적기 및 개인화 추천과 같은 다양한 분야에서 사용됩니다.
사이버 보안을 위해 기계 학습 및 응용 데이터 과학을 사용하는 이유
앞서 언급했듯이 현재 사이버 보안 도구는 고급 보호를 위해 기계 학습 및 응용 데이터 과학을 사용하는 경향이 있습니다. 아래에 몇 가지 이유가 있는지 궁금하다면;
- 해커는 고급 사이버 공격 기술을 사용합니다.
"착한 사람"을 도와야 할 인공 지능, 머신 러닝, 데이터 과학의 이점은 "나쁜 사람"도 사용합니다. 해커는 유사한 고급 기술을 사용하여 여러 취약점이 있는 비즈니스 검색을 자동화합니다. 그들은 조직의 보안 시스템 내에서 취약점을 쉽게 찾을 수 있습니다. 따라서 경쟁적인 방어를 위해 사이버 보안 전문가도 이러한 고급 전략을 사용해야 합니다.
- 빅 데이터는 데이터 급증을 쉽게 처리합니다.
사이버 공격과 관련된 풍부한 데이터는 더 나은 사이버 보안 시스템을 개발하는 데 도움이 됩니다. 그러나 데이터가 너무 많으면 특히 평균적인 사이버 보안 도구의 경우 처리 및 관리에 어려움이 따릅니다. 따라서 보안 전문가는 기계 학습 및 응용 데이터 과학을 통해 데이터 청크를 조사하여 최대한의 효율성으로 더 나은 통찰력을 얻을 수 있습니다.
- 빅 데이터는 과학에 의존합니다
사이버 보안 도구가 데이터가 생성되는 속도로 데이터를 처리할 수 있더라도 원시 데이터는 여전히 분석이 필요합니다. 수집된 정보가 유용하려면 기업이 이를 과학적으로 해석하고 그 결과를 사이버 보안 전략에 적용해야 합니다.
- 공격이 어떻게 발생했는지 아는 것이 중요합니다
기존의 취약성 스캐너 및 바이러스 백신은 위협을 발견하고 제거하는 데만 집중했습니다. 그러나 데이터 과학을 적용하면 사이버 보안 전문가는 공격에 유리한 다양한 요소와 위협의 특정 특성을 발견할 수 있습니다. 여기에는 위협의 진입점, 해커가 액세스한 특정 데이터 및 해커의 대상 지점 분석이 포함됩니다.
공격이 어떻게 발생했는지에 대한 세부 정보를 이해하면 네트워크에서 위협을 제거하고 더 나은 사이버 보안 방어를 구축할 가능성이 높아집니다.
사이버 보안을 위한 기계 학습 및 응용 데이터 과학 작동 방식
머신 러닝과 응용 데이터 과학은 사이버 보안에서 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다. 그 중에는 다음이 포함됩니다.
- 분류
분류는 인간 프로그래머가 다양한 데이터 포인트 간의 관계를 안내하는 데이터와 규칙이 AI에 제공되는 지도 학습의 하위 클래스입니다. 이 기계 학습 원리는 랜덤 포레스트 분류기 알고리즘을 사용하여 데이터 레이블을 예측하는 데 사용됩니다. 분류는 사이버 보안에서 다양한 유형의 공격에 레이블을 지정하고 다양한 악성 기술을 탐지하며 일반적인 주입 공격을 찾는 데 사용됩니다.
- 회귀
이것은 또한 주로 수치적 양에 중점을 둔 지도 학습의 하위 집합입니다. 회귀 기술의 목표는 다양한 요인이 서로에게 어떤 영향을 미치는지 알아내는 것입니다. 이는 사이버 보안 전문가가 의심스러운 HTTP 요청을 발견하고, 예상치 못한 시스템 호출을 찾고, 네트워크 패킷 매개변수를 일반적인 값과 비교하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 클러스터링
위에서 언급한 기술과 달리 클러스터링은 감독되지 않은 학습의 한 형태입니다. 따라서 인간은 데이터 세트를 AI에 입력해야 하지만 시스템은 다양한 데이터 포인트 간의 관계를 스스로 학습합니다. 클러스터링의 주요 초점은 서로 매우 유사한 데이터 포인트를 기반으로 데이터를 여러 그룹으로 정렬하는 것입니다. 클러스터링은 포렌식 분석, 도난당한 관리자 자격 증명 감지를 비롯한 여러 사이버 보안 기술에 사용할 수 있습니다.
사이버 보안 전문가는 웹사이트 및 네트워크 시스템에 대한 원격 액세스를 인식하도록 AI를 훈련할 수 있으며, 이는 해킹 시도를 암시할 수 있습니다. 클러스터링은 이메일 계정에 대한 맬웨어 공격을 보호하는 데도 도움이 됩니다. 합법적인 파일과 의심스러운 파일을 구분하여 직원이 악성 피싱 이메일 첨부 파일을 다운로드하는 것을 방지합니다.
결론
사이버 보안은 침투 및 데이터 침해를 방지하는 동시에 사이버 공격의 막대한 재정적 영향으로부터 비즈니스를 보호합니다. 다행스럽게도 모든 규모의 기업은 귀중한 사이버 보안 보호를 위해 기계 학습 및 응용 데이터 과학을 활용할 수 있습니다. 자신과 팀을 교육하는 것은 훌륭한 첫 번째 단계입니다. 또한 직원 중 베테랑인 경우 사이버 보안에 대한 수업을 무료로 들을 수 있습니다. 소규모 조직과 기존 조직 모두 사이버 공격에 취약합니다. 따라서 보안 방어를 강화하여 비즈니스를 보호하는 것이 최상의 예방 전략입니다.
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